Biomarqueurs prédictifs du cancer bronchopulmonaire

« L’apprentissage fédéré est une des grandes promesses de l’IA en santé »

Le projet FEDERATED-PET vise à créer une nouvelle IA pour prédire l'efficacité de l'immunothérapie chez les patients souffrant de cancer bronchopulmonaire métastatique, en employant une nouvelle technique d'entraînement plus sécurisée, l'apprentissage fédéré. Entretien avec ses animateurs, Olivier Humbert, professeur de médecine nucléaire au centre régional de lutte contre le cancer Antoine-Lacassagne (Nice), et Marco Lorenzi, mathématicien chargé de recherche à l’Inria (Sophia Antipolis).

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Le 15/03/23 à 8:00, mise à jour aujourd'hui à 15:09 Lecture 5 min.

Le projet vient de s’ouvrir aux centres participants, et se terminera en décembre 2025, annoncent Olivier Humbert (à gauche) et Marco Lorenzi. D. R.

Docteur Imago / Comment le projet FEDERATED-PET, démarré en novembre 2022, compte-t-il améliorer la prédiction de l'efficacité de l'immunothérapie chez les patients souffrant de cancer bronchopulmonaire métastatique ?

Olivier Humbert / Le projet FEDERATED-PET vise à prédire, avant de mettre en place une immunothérapie, si le patient fait partie des 50 % de patients qui répondront au traitement [1]. L'expression de la cible thérapeutique PDL1, le seul biomarqueur de l’efficacité de l’immunothérapie utilisé en routine aujourd'hui, a beaucoup de faiblesse. Des biomarqueurs TEP peuvent compléter ce biomarqueur biologique, à l'image du volume tumoral de la maladie métastatique, qui a une valeur prédictive très nettement supérieure à celle de l'expression de la cible thérapeutique PDL1 [2]. L'objectif de FEDERATED-PET est de développer une intelligence artificielle capable de chercher sur les images TEP de nouveaux biomarqueurs sans a priori. En sortie, elle créera une combinaison de biomarqu

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Auteurs

François Mallordy

Journaliste rédacteur spécialisé

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Bibliographie

  1. Malhotra J., Jabbour S. K., Aisner J. et coll., « Current state of immunotherapy for non-small cell lung cancer », Translational Lung Cancer Research, 2017, vol. 6, n° 2, p. 196-211. DOI : 10.21037/tlcr.2017.03.01.
  2. Seban R.-D., Assie J.-B., Giroux-Leprieur E. et coll., « FDG-PET biomarkers associated with long-term benefit from first-line immunotherapy in patients with advanced non-small celle lung cancer », Annals of Nuclear Medicine, 2020, vol. 34, p. 968-974. DOI : 10.1007/s12149-020-01539-7.
  3. Rieke N., Hancox J., Milletarì F. et coll., « The future of digital health with federated learning », NPJ Digital Medicine, 2020, vol. 3, n° 119. DOI : 10.1038/s41746-020-00323-1.
  4. Ogier du Terrail J., Leopold A., Joly C. et coll., « Federated learning for predicting histological response to neoadjuvant chemotherapy in triple-negative breast cancer », Nature Medicine, 2023, vol. 29, p. 135-146. DOI : 10.1038/s41591-022-02155-w.

Spécialité médicale

Oncologie Pneumologie

Modalité d’imagerie

Médecine nucléaire

Mots-clés

biomarqueurs TEP-TDM cybersécurité

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